XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSynthe
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
经济监管对增长的影响：调查与综合
2020 年 8 月摘要本研究调查了使用跨国比较来研究经济监管如何影响增长的研究。同行评议文献中的研究往往依赖世界银行或经济合作与发展组织的监管措施。这些研究似乎反映了一种共识，即进入监管和反竞争产品和劳动力市场监管通常不利于增长。这项跨国研究的结果结合经济理论以及其他国家特定的经济监管研究，支持了经济监管往往会降低竞争市场福利的假设。鉴于某些类型的经济监管仍在继续使用，研究结果可能为政策制定者提供重要的经验教训。 JEL 代码：K23、O38、O47 关键词：监管、经济增长、生产力、世界银行、营商环境指数、经合组织、产品市场监管、就业保护立法 作者隶属关系和联系信息 James Broughel Robert Hahn 高级研究员 乔治梅森大学梅卡图斯中心客座教授 牛津大学史密斯学院兼职教授 杰出高级研究员 乔治梅森大学安东宁斯卡利亚法学院技术政策研究所 jbroughel@mercatus.gmu.edu robert.hahn@smithschool.ox.ac.uk 致谢 作者要感谢 Scott Wallsten 和 Cliff Winston 的有益评论，以及 Jack Salmon 和 Blake Hoarty 的出色研究协助。© 2020 James Broughel、Robert Hahn 和乔治梅森大学梅卡图斯中心 本文可在 https://www.mercatus.org/regulations/impact-economic-regulation -growth-survey-synthesis 上访问
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
2024 年合成内容报告
虽然防止合成内容被有害使用的保障措施可以支持组织的隐私和安全工作，但它们也可能无意中造成隐私风险，以及与组织的数据保护承诺和其他法律义务的矛盾。某些技术（例如涉及透明度或身份验证的技术）可能会泄露个人数据，或要求无限期地保存数据，这可能会与数据最小化等隐私原则产生矛盾。某些形式的合成内容检测和身份验证可能还需要收集和分析更多的个人数据，包括私人对话。同时，许多其他因素可能会限制打击有害合成内容的技术的有效性，在制定解决这些危害的整体战略时应考虑到这些因素。
您的全神贯注播客合成人类
我希望所有听众首先记住的是，当你将人工智能称为聊天机器人和将其称为合成关系时，你脑海中的想法是不同的。正是这种变化开始正确衡量这项技术的强大程度。只要我们称它为聊天机器人，我们就会在我们的脑海中将其视为 20 世纪 90 年代的 AOL 聊天机器人，它并没有那么有说服力，也没有改变我的力量。它不能改变我的想法，改变我的观点，改变我的政治倾向，改变我对自己的感觉。如果每个听这集的人都做一件事，那就是每次看到媒体使用聊天机器人这个词时，就把它划掉，在你的脑海中用合成关系代替它。它不是一个聊天机器人，而是一个你将与之建立关系的新实体。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
Agilent 8904A 多功能合成器 直流至 600 kHz
Agilent Technologies 8904A 多功能合成器采用最新的 VLSIC 技术，从六种基本波形创建复杂信号。标准 8904A 以数字方式合成精确的正弦波、方波、三角波、斜波、白噪声和直流波形，并将这些信号路由到单个输出。选件 001 增加了三个相同的内部合成器（通道），它们可以调制第一个合成器或与输出相加。可以为每个合成器独立设置频率、幅度、波形、相位和目标。通道 A 可用的调制类型包括 AM、FM、FM、DSBSC 和脉冲调制。选件 002 增加了第二个 50 Ω 输出，为双通道应用提供了第二个独立信号。选件 003 为 8904A 添加了快速跳频和数字调制功能。选件 005 允许多个 8904A 进行相位同步，以满足需要使用多个 8904A 的应用。选件 006 将 8904A 的输出 1 从 50 Ω 浮动输出更改为 600 Ω 高功率平衡输出。使用此选项，8904A 可以将 10 伏特有效值电压输出到 600 Ω 负载，频率范围从 30 Hz 到 100 kHz 以上。所有这些独特功能使 8904A 成为 VOR、ILS、FM 立体声和通信信号等要求苛刻的应用的强大工具。
eToro 将 Fetch.ai、Ren 和 Synthetix 添加到其加密货币产品中
欧盟免责声明 加密资产投资在某些欧盟国家和英国不受监管。没有消费者保护。您的资金面临风险。eToro 在欧洲受塞浦路斯证券交易委员会监管，在澳大利亚受澳大利亚证券和投资委员会监管，在英国受金融行为监管局监管。eToroX 在直布罗陀注册成立，公司编号为 116348，注册办事处位于直布罗陀 Line Wall Road 57/63 号。其分布式账本技术 (DLT) 提供商许可证由直布罗陀金融服务委员会于 2018 年 12 月授予（许可证编号 FSC1333B）。